基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于粒子群优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型

电子商务客户流失受到多种影响,具有时变性、非线性,为了提高电子商务客户流失的预测精度,提出一种粒子群算法优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型。首先收集电子商务客户数据,并进行预处理,然后将数据输入到支持向量机进行学习,并采用粒子群算法选择支持向量机参数,建立最优电子商务客户流失预测模型,最后采用具体数据进行了仿真实验。结果表明,相对于其他电子商务客户流失预测模型,本文模型提高了电子商务客户流失的预测精度,可以准确反映电子商务客户流失变化特点,预测结果可以为电子商务企业提供有价值的参考意见。     

粒子群支持向量机结合NIR测定桉木木质素

在支持向量机(SVM)回归分析过程中,参数(C,γ)取值范围较大,且需要人工进行调整,目前已知的参数选择方法复杂且不够精确.针对上述问题,提出了一种应用于木材近红外光谱分析的PSO-SVM回归模型;使用粒子群算法(PSO)确定SVM的最优参数(C,γ),用40个桉木近红外光谱样品作训练集,8个样品作测试集建立模型,得到预测模型的回归系数0.970 956,均方根误差0.002 154 5,并与传统支持向量机回归模型和偏最小二乘回归模型进行分析比较.结果表明,PSO-SVM回归模型在桉木近红外光谱的木质素含量预测中具有较高的准确性和很好的稳定性.     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。     

基于粒子群优化的支持向量机算法识别人类基因启动子

人类基因启动子识别是医学研究的基本需要。提取DNA序列碱基的PZ曲线特征、二核苷酸空间结构特征、保守信号似然得分,以及K联体似然得分,结合GC含量变化和非均匀指数,构建基于粒子群优化的支持向量机算法来识别人类基因启动子。利用粒子群优化支持向量机参数进行优化避免了人为选择的随机性,并且在分类问题中表现出较好的稳健性。对测试集的10-折交叉检验结果为:敏感性为92%,特异性为91%,马修斯关联系数为0.83。该结果表明,基于粒子群优化的支持向量机算法能有效识别启动子序列。     

基于趋化-改进粒子群算法的SVR光合速率预测模型

针对回归型支持向量机(SVR)参数选取影响模型性能的问题,提出融合细菌觅食算法趋化操作的改进粒子群混合算法(C-IPSO),以优化SVR的惩罚参数和核参数。同时,为了实现对温室环境的精细控制,结合温室作物生长环境因子,建立一种基于趋化-改进粒子群算法优化的回归型支持向量机温室光合速率预测模型。以温室番茄幼苗期、开花期、结果期为例,与支持向量机和基本粒子群算法优化的支持向量机分别建立的模型进行实验对比。结果发现：建立的三个生长期光合速率预测模型的光合速率实测值和预测值的决定系数分别为0.954 8、0.985 4和0.951 5,均比另外两个预测模型更接近于1,表明该模型预测效果均更佳,并证明了所提算法的有效性,为指导温室环境根据作物光合需求进行精准调控提供了理论基础。     

支持向量机在害虫预测预报中的应用

对支持向量机回归（SVR）在害虫预测预报中的应用进行了研究。用一步预测法对1个害虫发生量样本集进行预测,结果表明：SVR在所有参比模型中预测精度最高．具有较强的泛化推广能力,在害虫预测预报领域具有广泛的应用前景。     

基于粒子群优化支持向量机的重金属镉离子方波溶出伏安方法研究

方波溶出伏安法是一种检测土壤重金属镉离子的有效方法,但是铅离子的存在往往会对镉离子的检测产生消极的干扰。本研究结合了化学修饰电极、机器学习算法和方波溶出伏安法,提出了一种用于在铅离子存在条件下检测镉离子的新方法。首先使用铋膜/离子液体修饰电极来检测镉离子,分析影响溶出电流的相关参数;其次使用扫描式电子显微镜和方波溶出伏安法表征修饰电极的形态学和电化学属性;最后通过获取的不同浓度下镉离子和铅离子的溶出伏安图谱,建立用于预测镉离子浓度的数学模型。此模型不仅可分析铅离子对镉离子检测的交互影响,而且在镉离子和铅离子溶出峰值电流和镉离子浓度之间建立了非线性关系。通过改进粒子群优化支持向量机算法(PSO-SVM),在不同的铅离子浓度范围下对镉离子浓度检测精度进行了评估。实验结果表明,该方法能够在不同铅离子浓度存在条件下,高效检测出重金属镉离子的浓度,并利用实际样品进行了测试,获得了满意的结果。     

强烈侵蚀产沙区小流域土壤侵蚀强度的支持向量机预报模型研究

土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述.该文针对区域土壤侵蚀机理不甚清晰、基础资料收集困难等问题,探索性地在小流域土壤侵蚀预报中引入支持向量机理论与方法,并以皇甫川强烈侵蚀区小流域为例构建小流域土壤侵蚀模数预报的支持向量机预报模型.研究表明,该方法的模拟和预测精度都明显高于最小二乘法;支持向量机预报模型依据多年的反映区域侵蚀产沙演进规律的侵蚀产沙监测资料,建立小流域土壤侵蚀模数的支持向量机预报模型,是对流域侵蚀产沙复杂运行机制的综合体现.      

基于改进支持向量机的林业资金投资预测方法

针对林业资金投资变化的定量预测,提出一种基于改进支持向量机的预测方法.利用滑动时间窗口方法将历年林业资金投资数据构造成时间序列,将其做为数据样本集并由改进支持向量机加以训练以得到预测模型.通过某省近20年的林业资金投资数据实验验证了预测方法的有效性,实验结果表明:与传统预测方法相比,基于改进支持向量机的预测方法明显提高了投资变化预测精度.     

基于粒子群算法的喷洒参数优化算法

针对精确农业中农药喷洒参数的优化,提出了一种基于粒子群算法的喷洒参数优化算法。首先将农田图像分割为二值图像,将图像标记为植被区域和背景区域,然后以描述喷洒效果的数学模型为标准,通过粒子群算法优化喷头的位置和喷洒半径。结果表明,与植被区域中心确定的喷头位置和半径比较,新算法取得了较好的结果。     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法（TS IPSO)，通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同，扩大搜索范围，借鉴遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略，加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力，降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该算法较标准PSO算法提高了全局搜索能力和收敛速度，改善了优化性能.     

基于改进的粒子群算法优化LSSVM股价预测研究

为了提高股票价格的预测精度,针对股票价格数据的非平稳非线性的特性,本文运用改进的PSO实现LSSVM的核参数和惩罚系数自适应选择,提出一种SAPSO优化LSSVM股价预测模型,并以此进行实证分析。通过基于SAPSO-LSSVM算法的1步、3步、5步和7步预测结果和不同模型的预测时间和预测均方误差的对比结果可知, SAPSO-LSSVM股价预测模型具有预测精度高,预测时间短的优点,同时能够实现预测参数的自适应选择。     

一种带压缩因子的自适应权重粒子群算法

结合对粒子群优化算法收敛性的分析,针对算法在寻优过程中容易出现的早熟现象,提出了一种带压缩因子的自适应权重粒子群算法.该算法以目标函数值的改变为信息,动态设置惯性权重值,使算法达到全局寻优和局部探索之间的有效平衡.仿真实验表明该算法能有效抑制寻优过程中的早熟现象.     

基于遗传算法与粒子群算法的配电网无功优化

根据遗传算法(GA)收敛效果好和粒子群算法(PSO)收敛速度快的特点,将两者相结合对配电网无功优化模型进行求解。计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

基于粒子群算法的珲春市主体功能区划分

为了改进现有划分主体功能区方法中存在的工作量大、带有一定的主观性等弊端,以吉林省珲春市为实证研究对象,采用粒子群算法及Matlab7.0软件运行算法对主体功能区进行划分,验证粒子群算法的可行性及简便性。结果表明,与先前常用的聚类方法相比,该方法能够简单有效地划分功能区,且采用此方法划分出的结果与实际情况更为贴切,具有进一步推广及应用的价值。     

基于粒子群优化Friele模型木材染色配色算法研究

为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性，选择水曲柳单板为染色材，基于Friele模型为基础，对模型参数进行循环赋值计算出最优参数值和预测配方，利用粒子群优化Friele模型预测其拟合配方与拟合反射率，并根据基于人眼的CIEDE2000色差评价标准公式计算色差，比较2种方法的预测配方和光谱反射率得出，当模型参数固定时，平均拟合色差为0.820 2，优化模型后，平均拟合色差为0.728 7。基于粒子群优化Friele模型进行参数循环赋值相比较固定模型参数对木材配色效果有显著提高。